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Enregistrement W4311379044 · doi:10.3390/min12121603

Comparative Life Cycle Assessment of Conventional and Dry Stack Tailings Disposal Schemes: A Case Study in Northern China

2022· article· en· W4311379044 sur OpenAlexaff
Kun Wang, Zheng Zhang, Liyi Zhu, Xiuzhi Yang, Miao Chen, Chao Yang

Notice bibliographique

RevueMinerals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTailings Management and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTailingsLife-cycle assessmentTruckEnvironmental impact assessmentEnvironmental scienceSustainabilityWaste managementEnergy consumptionEnvironmental engineeringEngineeringProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative tailings disposal technologies can be effective solutions to mining waste safety and environmental problems. The current decision-making processes for tailings disposal schemes lack consideration of environmental impacts. Based on a case study of an open-pit iron mine in northern China, this study adopted the life cycle assessment (LCA) method to compare the environmental impacts of three tailings disposal schemes of conventional slurry disposal technology (CSDT), dry stack disposal technology (DSDT) by belt conveyance and DSDT by truck transport. The results indicated that (1) the environmental impacts of the CSDT scheme were lowest under the premise that water consumption was ignored; (2) the environmental impacts of the DSDT scheme by belt conveyance mainly originated from its transport process, indicating that the tailings storage facilities (TSFs) site planning could be crucial in design decision making; (3) the environmental impacts of the DSDT scheme by truck transport mainly originated from the energy consumption of dry stacking equipment; and (4) the DSDT scheme by truck transport was eventually found to be preferable and implemented in the case study, after comprehensively considering the LCA results, TSF safety and remaining capacity, and social and policy uncertainties. It is therefore recommended to conduct LCA of environmental impacts in the decision-making process for the sustainable design of TSFs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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